Octubre

Column

Mapa de geolocalización de los tweets

Column

Número de tweets por día en octubre

Usuarios de tweets con más de 50 tweets en octubre

Noviembre

Column

Mapa de geolocalización de los tweets

Column

Número de tweets por día en noviembre

Usuarios de tweets con más de 50 tweets en noviembre

---
title: "Tweets Roma 2017"
output: 
   flexdashboard::flex_dashboard:
     source_code: embed
     theme: lumen
---

```{r}
library(flexdashboard)
library(DT)
library(leaflet)
library(leaflet.providers)
library(plotly)
library(dplyr)
library(ggplot2)
library(ggpubr)
library(gganimate)
library(lubridate)
library(htmlwidgets)
library(crosstalk)

# Leemos el fichero
res4_oc <- read.csv("datos/res4_oc.csv",header=TRUE,sep=",")
res_oc_no <- read.csv("datos/res_oc_no.csv",header=TRUE,sep=",")
```

Octubre
=====================================  
    
Column {data-width=600}
-------------------------------------
    
### Mapa de geolocalización de los tweets


```{r}

#Paletas: Greens, Blues, Accent, Spectral, inferno, plasma, magma, viridis, heat, RdYlBu
df <- res4_oc
pal3 <- colorNumeric(
  palette = "inferno",
  domain = df$total_oc)

leaflet(df) %>% addTiles() %>%
  addCircles(lng = ~longitude, lat = ~latitude, weight = 1,  color = ~pal3(total_oc),
             radius = ~sqrt(total_oc*100), fillOpacity = 0.5, popup = paste("Usuario:", df$username, "<br>", "Tweets (oct 2017):", df$total_oc))  %>% 
  addProviderTiles(providers$CartoDB) %>%
  addLegend(pal = pal3, values = ~total_oc, opacity = 1)
```
   
Column {data-width=400}
-------------------------------------
   
### Número de tweets por día en octubre

```{r}
res_oc <- read.csv("/Volumes/Work/Matematicas/UNIVERSIDAD/Master Data Science/Apuntes/6_flexdashboard/tablas/res_oc.csv",header=TRUE,sep=",")
a <- list(
  title = "Día",
  autotick = FALSE,
  ticks = "outside",
  tick0 = 0,
  ticklen = 5,
  tickwidth = 2,
  tickcolor = toRGB("green")
)

fig <- plot_ly(res_oc, x = ~day, y = ~total_oc, name = 'Octubre', type = 'scatter', mode = 'lines+markers')  %>%
  layout(
    title = "Número de tweets en Octubre",
     xaxis = a,
     yaxis = list(title = "Número de tweets")
    )

fig
```   
 
### Usuarios de tweets con más de 50 tweets en octubre
    
```{r}
res2oc_50 <- read.csv("/Volumes/Work/Matematicas/UNIVERSIDAD/Master Data Science/Apuntes/6_flexdashboard/tablas/res2oc_50.csv",header=TRUE,sep=",")
fig <- res2oc_50 %>% plot_ly()
fig <- fig %>% add_trace(x = ~username, y = ~total_oc, type = 'bar',
             text = ~total_oc, textposition = 'auto',
             marker = list(color = 'darkgreen',
                           line = list(color = 'rgb(8,48,107)', width = 1.5)))
fig <- fig %>% layout(title = "Usuarios con más de 50 tweets en Octubre",
         xaxis = list(title = ""),
         yaxis = list(title = "Número de tweets"))

fig
```

Noviembre
=====================================     
   
Column {data-width=600}
-------------------------------------

### Mapa de geolocalización de los tweets

```{r}
# Leemos el fichero
res4_no <- read.csv("/Volumes/Work/Matematicas/UNIVERSIDAD/Master Data Science/Apuntes/6_flexdashboard/tablas/res4_no.csv",header=TRUE,sep=",")

#Paletas: Greens, Blues, Accent, Spectral, inferno, plasma, magma, viridis, heat, RdYlBu
df <- res4_no
pal3 <- colorNumeric(
  palette = "inferno",
  domain = df$total_no)

leaflet(df) %>% addTiles() %>%
  addCircles(lng = ~longitude, lat = ~latitude, weight = 1,  color = ~pal3(total_no),
             radius = ~sqrt(total_no*100), fillOpacity = 0.5, popup = paste("Usuario:", df$username, "<br>", "Tweets (nov 2017):", df$total_no))  %>% 
  addProviderTiles(providers$CartoDB) %>%
  addLegend(pal = pal3, values = ~total_no, opacity = 1)
```

Column {data-width=400}
-------------------------------------
   
### Número de tweets por día en noviembre

```{r}
a <- list(
  title = "Día",
  autotick = FALSE,
  ticks = "outside",
  tick0 = 0,
  ticklen = 5,
  tickwidth = 2,
  tickcolor = toRGB("green")
)

fig <- plot_ly(res_oc_no, x = ~day, y = ~total_no, name = 'Noviembre', type = 'scatter', mode = 'lines+markers') %>%
  layout(
    title = "",
     xaxis = a,
     yaxis = list(title = "Número de tweets")
    )

fig
```   
    
### Usuarios de tweets con más de 50 tweets en noviembre

```{r}
res2no_50 <- read.csv("/Volumes/Work/Matematicas/UNIVERSIDAD/Master Data Science/Apuntes/6_flexdashboard/tablas/res2no_50.csv",header=TRUE,sep=",")
fig <- res2no_50 %>% plot_ly()
fig <- fig %>% add_trace(x = ~username, y = ~total_no, type = 'bar',
             text = ~total_no, textposition = 'auto',
             marker = list(color = 'darkgreen',
                           line = list(color = 'rgb(8,48,107)', width = 1.5)))
fig <- fig %>% layout(title = "",
         xaxis = list(title = ""),
         yaxis = list(title = "Número de tweets"))

fig
```